Claude 3.5 Sonnet uporablja več glave pozornosti za izboljšanje svoje sposobnosti zajemanja različnih vidikov odnosov znotraj podatkov [1]. Z uporabo več glav pozornosti se lahko model nauči različnih interpretacij vložka, kar vodi do bolj zatemnjenih in kontekstno pomembnih odzivov [1]. Mehanizem pozornosti z več glavah omogoča Claude 3.5 Sonnet, da hkrati upošteva več vidikov vhoda, kar izboljšuje njegovo sposobnost ustvarjanja podrobnih in kontekstno bogatih odzivov [5].
Arhitektura modela uporablja mehanizme pozornosti, da se osredotoči na ustrezne dele vhodnih podatkov, kar izboljšuje kakovost in ustreznost njegovih odzivov [5] [7]. Ti mehanizmi omogočajo, da model tehta pomen različnih besed v stavku, kar zagotavlja niansirano razumevanje vhodnih podatkov [5]. To dosežemo s samonapavanjem, ki omogoča modelu, da vse besede upošteva v stavku hkrati in določa, katere besede so med seboj najpomembnejše [1]. Na primer, v stavku, kot je "mačka sedla na preprogi", samonapadanje pomaga modelu razumeti odnos med "mačko" in "SAT", čeprav sta ločeni z drugimi besedami [1].
Fuzijski sloj uporablja napredne mehanizme pozornosti, ki omogočajo Claude 3.5 Sonnet, da se osredotoči na najpomembnejše vidike vsake vhodne modalnosti [9]. To omogoča, da model na smiseln način združuje informacije iz različnih virov, na primer določitev, kateri deli besedila ustrezajo, kateri elementi slik v novinarskem članku ustvarjajo kohezivno razumevanje vsebine [9].
Navedbe:
[1] https://cladopedia.com/the-technical-arvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[2] https://ragaboutit.com/claude-3-5-sonnet-the-new-bechmark-for-rag-models/
[3] https://claude3.pro/the-technical-marvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[4] https://aragonresearch.com/claude-sonnet-3-5/
[5] https://claude3.uk/claude-3-5-sonnet-architecture-2024/
[6] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-performance-metrics/
[7] https://claude3.uk/the-technical-arvel-behind-claude-3-5-sonnet/
[8] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-architecture/
[9] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-modal-earning/